基于数据特征的模糊模型辨识与模糊控制器设计方法

针对难于建立精确数学模型的复杂过程,提出了一种基于数据特征的模糊模型辨识方法.该方法首先按过程输出随输入变量变化的剧烈程度对输入变量论域进行划分,然后在此划分的基础上确定出模糊模型的规则总数和前件参数,最后由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络,因此利用BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数.基于所提出的模糊模型辨识方法进行了柔性连杆机器人模糊控制器设计,并进行了柔性连杆机器人模糊控制实验.实验表明,通过所提出的模糊模型辨识和模糊控制方法可以得到满意的控制性能.     

一种复杂系统的模糊模型结构及递推辨识方法

提出了一种复杂系统的模糊模型结构及辨识方法．该模糊模型利用系统的输入和输出数据,将输入和输出空间视为模糊空间．根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ 个子空间,每个子空间由线性模型来表征．由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性．隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法实现．仿真结果表明,这种模型结构可以表达复杂系统的特征和辨识算法的有效性     

大型立式淬火炉温度分布参数系统参数辨识算法

以块脉冲函数为基函数,利用正交函数变换将由偏微分方程描述的分布参数系统模型转化为最小二乘形式的代数方程,在此基础上推导出大型立式淬火炉温度分布参数系统的参数辨识算法,并进行仿真和31m立式淬火炉温度控制系统应用,该算法能够满足控制规律对参数辨识实时性和精度的要求。研究结果表明：基于正交函数逼近法的分布参数系统参数辨识算法的关键在于正交函数正、反向积分运算矩阵的求解。辨识过程中考虑大型立式淬火炉温度分布参数系统模型边界条件和初始条件的影响,提高参数辨识精度,参数辨识精度为-6％～6％,保持系统的空间分布特性,算法计算量小,可以实现在线参数辨识。     

电液位置伺服系统模型辨识及其控制方法

利用xPC半实物仿真技术和MATLAB系统辨识工具箱,以阶跃信号和液压缸位移为输入输出量,辨识得到电液位置伺服实验台的数学模型。以模型为控制对象设计一种由PID控制和模糊控制组成的复合控制器。控制器中引入积分因子和自调整修正因子,对修正因子模糊数模型采用在线插值运算;采用模糊切换来保证2种控制的平稳过渡,模糊切换的执行区域可通过设定其隶属函数的形状参数加以确定。半实物仿真结果表明：复合控制方法消除了模糊控制的稳态误差,提高了PID控制的响应速度,改善了电液位置伺服系统的综合性能,对被控对象参数（负载质量）变化有很强的适应能力。     

滴丸机石蜡油液位的模型参考模糊自适应PID控制

滴丸机定型杯石蜡油液位控制系统是一个存在非线性、参数时变性和耦合性的复杂系统．通过分析建立了该液位系统的数学模型,并且将自适应控制、模糊控制和PID控制结合起来,提出了一种模型参考模糊自适应PID控制方法．该方法无需辨识被控对象参数,实时性好,便于在线控制．仿真结果表明,该方法具有较好的动态品质和调节精度,以及很强的鲁棒性,即使当被控对象参数摄动20％时,依然可以获得理想的控制效果．现场运行实验结果也表明了该方法的有效性．     

基于MATLAB的无速度传感器矢量控制仿真

设计了参数自调整模糊控制代替常规的PI调节器，构建无速度传感器异步机矢量控制系统，并运用Matlab＼Simulink工具构造异步电动机的矢量控制解藕数学模型、自适应神经网络速度辩识模型和参数自调整模糊控制器，对无速度传感器矢量控制系统进行了仿真．仿真结果表明：自适应神经网络速度辨识具有较高的辨识精度，且该系统具有良好动、静态性能．     

基于遗传算法的模糊控制模型参数优化的研究

模糊控制的精度取决于有关参数,如隶属度函数、模糊关系矩阵、传统 确定参数的方法是依靠人工。作者采用遗传算法来优化参数,大大地提高了模糊控制的精度。试验结果表明,先验知识和遗传算法的结合可以得到很好的控制效果。     

基于优化列车模型上的多模软切换的高速列车速度控制

针对高速列车速度控制的快速性、精度以及多模态切换控制的振荡等问题,提出一种基于T-S型模糊加权的多模软切换控制方法.在建立高速列车运动学模型的过程中,结合真实的列车参数进行了模型参数寻优设计;传统的单质点模型不考虑列车长度,在变坡点会出现较大的速度计算误差,因此结合真实的线路数据提出了附加阻力优化计算方法.再采用T-S型模糊推理对模糊控制、模糊PID控制及PI控制进行软切换控制设计.根据分析结果可知,附加阻力优化计算方法有效地提高了变坡点附近受力计算的精度,减小了速度控制的误差.针对优化后的列车模型所设计的多模软切换控制在兼顾多种控制方法优点的同时,克服了切换控制的振荡问题,提高了高速列车速度控制的精度和舒适度.     

基于模拟退火布谷鸟算法的直流伺服系统静态摩擦参数辨识

针对非线性摩擦对直流伺服系统性能的影响,提出一种基于模拟退火布谷鸟算法提高摩擦参数辨识精度的方法。采用LuGre摩擦模型建立伺服系统静摩擦参数与力矩的关系表达式,并分析其稳态特性,以此构建参数辨识的目标函数。引入模拟退火中的Boltzmann选择机制,结合迭代全局最优值对布谷鸟算法发现概率的自适应性进行了增强,以改善算法的寻优效果,通过分析比较得知改进算法的时间复杂度与原算法一致。在相同摩擦参数设置下,改进布谷鸟算法的辨识精度优于传统方法,利用其辨识结果补偿伺服系统运行的非线性摩擦力矩,得到了良好的控制效果。实验结果表明,该方法可以使摩擦参数的辨识适应度值提高2~3个数量级,有效改善了系统的控制性能。     

遗传模糊优化算法在三容水箱控制系统中的仿真应用

针对存在大滞后、时变、非线性特点的液位控制系统在工况大范围变化时传统控制算法控制效果不理想的问题,提出利用模糊控制结合遗传算法的空间寻优能力,对隶属度函数的参数和模糊控制规则的后件进行综合编码优化,利用进化原理寻优来获得最佳的参数进行模糊系统自动设计的方法建立三容水箱控制系统仿真模型,在此模型上验证.仿真结果表明此方法的有效性和实用性.     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

车辆半主动悬架自适应模糊控制器设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器 ,它以模糊控制原理为基础 ,融合自适应方法 ,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来 ,并对自适应模糊控制规则进行修正 ,以在线自适应调整模糊控制的有关参数 ,提高了模糊控制器的控制效果 ,具有很强的适应性和鲁棒性 结果表明 ,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能     

基于变论域模糊控制的光伏发电MPPT控制

结合变论域模糊控制理论,设计一种变论域模糊MPPT控制器.选择基于函数模型的可变伸缩因子,给出具体的变论域模糊控制算法流程,并在MATLAB仿真平台下,构建光伏电池充电器模型.仿真结果表明:在温度和光照改变情况下,采用变论域模糊控制算法可实现系统最大功率跟踪;与扰动观察法和电导增量法相比较,该算法兼顾最大功率跟踪精度与响应速度,具有较好的控制效果.     

基于模糊PID控制器的无刷直流电机调速系统

利用模糊控制实现无刷直流电动机的控制是提高系统性能的有效手段之一。在分析无刷直流电机模型和模糊控制理论的基础上,设计了一种基于模糊PID控制的无刷直流电动机调速系统,应用MATLAB对该调速系统进行仿真。结果表明,该设计在提高调速系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性的同时,能够根据对象输出的变化实时调整参数,提高模糊控制的稳态精度。     

基于GA的模糊技术在"牧羊"机器人驱动系统中的应用

针对"牧羊"机器人研究中的理想系统与实际系统的模型匹配问题,为提高机器人的运动精度,在控制器的设计中,将模糊控制和遗传算法结合起来进行优化,实现了对机器人2个驱动电机的协调控制.在优化遗传算子的基础上,根据训练样本,自动生成模糊规则,从而提出了一种模型不确知的复杂系统过程控制方法;在优化隶属函数的同时,能生成模糊规则.最后用仿真实验证明了该方法的有效性.     

基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,提出了一种基于模糊神经网络的车辆纵向间距智能自适应控制方法.利用神经网络对车辆纵向运动进行辨识,将神经网络和模糊控制结合起来,设计模糊神经网络加速度控制器,利用神经网络的学习功能修正控制器的隶属度函数的参数和控制规则.仿真表明系统响应快,控制精度高,和传统方法相比具有较强的抗干扰能力和自适应性.     

磁悬浮永磁同步电机转子系统的参数辨识与控制

针对磁悬浮永磁同步电机转子系统在悬浮控制过程中,由于磁力参数不准确从而影响控制器的优化设计甚至破坏系统稳定性的问题,提出一种基于高斯调制函数法的磁力参数辨识方法,并设计滑模控制律对转子的稳态悬浮进行控制。首先,让磁悬浮转子系统在PID控制下闭环稳定,再以多正弦信号激励系统,利用高斯函数作为调制函数,对磁悬浮转子系统连续动力学模型进行数字调制积分,从而建立离散等价参数辨识模型;然后,选择与磁悬浮转子系统频带覆盖范围相匹配的尺度参数构建高斯调制函数,对磁悬浮永磁同步电机实验台的磁力参数进行辨识;最后,依据辨识所得的模型参数设计滑模控制器,实现永磁同步电机转子的稳态悬浮。所提方法避免了对微分信号的直接处理,同时又回避了积分初值问题,能够便捷、有效地辨识磁力参数;所设计的滑模控制器使得磁悬浮转子系统拥有更好的稳态和动态性能。实验结果表明：根据所提方法设计的滑模控制器能够使转子在0.2 s内到达目标位置并保持稳定,其调节时间仅为PID控制的40%。     

一种工业电炉的模糊自适应系统

首先给出一种在线修改遗忘因子的模糊辨识方法。并以工业电炉为控制对象，通过在线辨识模糊模型获得模糊控制规则，实现了模糊自适应控制。实验结果表明，采用该方法，有效地改善了控制系统的性能，提高了系统的鲁棒性。     

基于支持向量机和粒子群算法的励磁系统频域辨识

针对励磁系统参数实测及建模问题,提出了采用支持向量机和粒子群算法进行励磁系统参数频域辨识的方法.先用支持向量机方法来提取特征样本,然后采用粒子群算法和这些少量的特征样本对励磁系统进行参数辨识.用支持向量机筛选出的特征样本一方面可以减少粒子群算法的计算时间,另一方面还可以提高模型的辨识精度.实际算例表明粒子群算法用于频域辨识时实现过程简单,对简单模型和复杂模型都可以得到较好的辨识效果.     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·